업스테이지, '독파모' 솔라 오픈 2 공개…에이전트 특화 모델 | 뉴스1

한국어 벤치마크서 GPT-5.4 미니, 클로드 하이크 4.5 상회

토큰 많이 쓰는 에이전트 업무서 효율적…오픈소스 전면 공개

업스테이지는 솔라 오픈 2가 종합 지식(MMLU-Pro), 코딩(LiveCodeBench), 지시 이행(IFBench), 도구 호출(MCP-Atlas), 에이전트 종합 평가(APEX-Agents) 등 지표에서 딥시크 V4 플래시, 미스트랄 미디엄 3.5, 코히어 커맨드 A+ 등 주요 모델을 웃돌았다고 전했다.

전작 솔라 오픈 모델보다 지식·과학 추론(GPQA-Diamond), 수학(HMMT), 코딩 등 주요 벤치마크가 20점 이상 올랐다.

특히 한국어 능력의 경우 벤치마크 종합 평균에서 오픈AI GPT-5.4 미니, 앤트로픽 클로드 하이쿠 4.5보다 높은 성능을 보였다.

국내 산업 현장에서 쓰이는 업무 평가(Ko-GDPval)에서 86.75점을 기록해 사이즈가 6배 이상 큰 딥시크 V4 프로에 필적하는 성능을 기록했다.

업스테이지는 솔라 오픈 2가 총 2500억 개의 매개변수를 갖췄지만, 실제 작업 시에는 필요한 150억 개만 활성화하는 'MoE(전문가 혼합)' 구조를 택해 토큰을 많이 쓰는 에이전트 업무에서 효율적이라고 자평했다.

[AI픽] 업스테이지, '솔라 오픈2' 공개…글로벌 AI 정면 승부 | 연합뉴스

딥시크·미스트랄 등 주요 오픈모델 능가한 에이전트 성능

모델 가중치·테크리포트 공개…소버린 AI 생태계 확장

전작 '솔라 오픈'을 토대로, 단순 질의응답을 넘어 수십 번의 추론과 도구 호출을 반복하며 복잡한 업무를 처리하는 에이전트 환경에 맞게 설계됐다.

전체 매개변수 2천500억개 중 실제 작업 시에는 150억개만 선택적으로 활성화하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택해 에이전트 업무에서도 효율적인 성능을 낸다.

최대 100만 토큰 분량의 긴 맥락을 처리할 수 있어 방대한 문서 작업에도 활용 가능하다.

양자화 적용 시 엔비디아 H200 칩 2장으로 구동돼 기업이 자체 인프라에 배포하는 부담도 낮췄다.

외부 벤치마크에서는 에이전트 안정성과 직결되는 지시 이행, 도구 호출, 에이전트 종합 평가 항목에서 딥시크 'V4 플래시', 미스트랄 '미디엄 3.5', 코히어 '커맨드 A+' 등 주요 글로벌 모델을 앞섰다. 전작 대비 지식·과학 추론, 수학, 코딩 분야 벤치마크에서도 20점 이상 향상됐다.

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Solar Open 2: Korea's Sovereign Foundation Model, Built for Agentic Use

 

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